[发明专利]无人机控制方法及无人机控制装置

权利要求书

1.一种无人机控制方法，包括：

根据障碍物的第一位置信息和栅格地图中与所述障碍物对应的体素的第二位置信息，对所述栅格地图进行更新，得到目标栅格地图，其中，所述第一位置信息是根据从所述无人机的拍摄装置实时获取的深度图像确定的，所述目标栅格地图包括多个表征所述目标栅格地图边界的目标边界体素聚类；

根据多个所述目标边界体素聚类，确定所述无人机在每个所述目标边界体素聚类中的导航点；

根据所述无人机的当前位置和所述无人机在每个所述导航点的位姿，确定所述无人机的当前位置和多个所述导航点之间的代价矩阵；

根据所述代价矩阵确定所述无人机的初始飞行路径，其中，所述初始飞行路径包括多个初始子飞行路径，每个所述初始子飞行路径包括多个步长的轨迹，所述多个初始子飞行路径是依据所述当前位置和每个所述导航点的导航点位置进行划分的；

针对每个所述初始子飞行路径，根据多组随机生成的控制噪声集合、初始控制序列和所述无人机的当前状态集合，确定目标控制序列，其中，所述控制噪声集合用于对所述初始子飞行路径中每一步长对应的飞行路径进行路线偏移处理，所述目标控制序列用于控制所述无人机的飞行，所述当前状态集合包括表征所述无人机的飞行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据障碍物的第一位置信息和栅格地图中与所述障碍物对应的体素的第二位置信息，对所述栅格地图进行更新，得到目标栅格地图，包括：

在第一距离小于目标距离范围的情况下，将所述栅格地图确定为过渡栅格地图，其中，所述第一距离表征所述第一位置信息与所述无人机之间的距离，所述目标距离范围表征第二距离与距离误差之和，第二距离表征所述第二位置信息与所述无人机之间的距离；

在所述第一距离大于所述目标距离范围的情况下，提高所述栅格地图中所述体素为空闲状态的概率，以得到所述过渡栅格地图，其中，所述空闲状态表征所述体素未被障碍物占据的状态；

在所述第一距离等于所述目标距离范围的情况下，提高所述栅格地图中所述体素为占据状态的概率，以得到所述过渡栅格地图；

对所述过渡栅格地图的地图边界进行更新，得到所述目标栅格地图，其中，所述目标栅格地图包括多个所述目标边界体素聚类。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述过渡栅格地图的地图边界进行更新，得到所述目标栅格地图，包括：

根据所述拍摄装置的视场角在所述过渡栅格地图上确定一个边界更新范围和与所述边界更新范围相关的原有地图边界，其中，所述原有地图边界包括多个初始边界体素聚类，多个所述初始边界体素聚类不重叠且每个所述初始边界体素聚类中的体素的数量小于等于预设数量；

针对每个所述初始边界体素聚类，在所述初始边界体素聚类与所述边界更新范围存在交集的情况下，利用区域生长法处理所述边界更新范围内的所有体素，以确定多个新的边界体素；

对所述多个新的边界体素进行聚类分割处理，得到与所述视场角对应的新的地图边界，其中，所述新的地图边界包括多个所述目标边界体素聚类；

根据所述新的地图边界和所述过渡栅格地图，生成所述目标栅格地图。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述利用区域生长法处理所述边界更新范围内的所有体素，以确定多个新的边界体素，包括：

在所述边界更新范围内的一个第一体素的概率大于预设概率且与所述第一体素关联的多个第二体素的概率均小于所述预设概率的情况下，将所述第一体素确定为一个所述新的边界体素。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据多个所述目标边界体素聚类，确定所述无人机在每个所述目标边界体素聚类中的导航点，包括：

针对每个所述目标边界体素聚类，对所述目标边界体素聚类进行均值采样处理，得到位姿集合，其中，所述位姿集合包括与所述无人机多个视点对应的多个位姿；

将与观测数量最大的所述视点确定为一个所述导航点，其中，所述观测数量表征在所述视点处能够观测到所述目标边界体素聚类中体素的数量。